这篇文章我们来了解MySQL中怎样创建高效索引的内容，索引的使用在数据库中是很重要，本文就主要给大家介绍怎样创建高效且有效的索引，有需要的朋友可以参考，接下来就跟随小编来一起学习一下吧！

    1. 当使用索引列进行查询的时候尽量不要使用表达式，把计算放到业务层而不是数据库层

    如下图 两个sql的结果是一样的，但是两个sql的执行计划是不一样，在type中index的效率远不如const where条件中 actor_id+4 表达式影响了执行计划,对于type表示的含义请参考 explain详解一篇

    2. 尽量使用主键查询，而不是其他索引，主键查询不会出现回表查询。

    我们所有的表基本都会有主键的，所以平时开发中能用索引就用索引，能用主键索引就用主键索引。

    3. 使用前缀索引

    很多时候我们的索引其实都是字符串，不可避免会出现长字符串，就会导致索引占用过大，降低其效率。尤其是对于blob,text, varchar这样的长列。这时候处理方式就是不使用字段的全值作为索引，而是只取其前半部分即可（选择的这部分前缀索引的选择性接近于整个列）。这样可以大大减少索引空间，从而提高效率，坏处就是降低了索引的选择性。

索引选择性：不重复的索引值和数据表记录总数的比值(#T),范围从1/#T到1之间。索引的选择性越高查询效率也高，因为数据的区分度很高，可以过滤掉更多的行。唯一性索引的选择性是1，其性能也最好。

    例如公司的员工表中邮箱字段，一个公司的邮箱后缀都是一样的如xxxx@qq.com, 其实用邮箱作为索引有效的就xxxx部分，因为@qq.com都是一样的，对索引是无意义的，明显只用xxxx作为索引，其选择性和整个值的是一样的，但是xxxx作为索引明显就会减少索引空间。

    下面我们已employee表为例子(表结构和数据看文末)

    我们以email字段建立索引为例：

    这个数据的邮箱其实是手机号+@qq.com为例的，其实前11位后面都是相同的。我用下面的sql来看看这些数据的选择性（分别取前10，11，12）位计算。

-- 当是11个前缀的时候选择性是1，在增加字段长度，选择性也不会变化
select count(distinct left(email,10))/count(*) as e10, count(distinct left(email,11))/count(*) as e11,      count(distinctleft(email,12))/count(*) as e12 from employee;

    从上图我们可以看出前10，前11，前12的选择性分别是0.14，1.0，1.0 ,在第11位的时候索引选择性是最高的1，就没必要使用全部作为索引，增加了索引的空间。

-- 创建前缀索引
alter table employee add key(email(11));

    我们也可以使用count计算频率来统计（出现的次数越少，说明重复率越低，选择性越大）

-- 查找前缀出现的频率
select count(*) as cnt,left(email,11) as pref from employee group by pref order by cnt desc limit 10;

    4.使用索引扫描来排序

    我们经常会有排序的需求，使用order by 但是order by是比较影响性能的，它是通过把数据加载到内存去排序的，如果数据量很大内存放不下，只能分多次处理。但是索引本身就是有序的，直接通过索引完成排序更省事。

    扫描索引本身是很快的，因为只需要从一条索引记录移动到紧接着的下一条记录，但如果索引不能覆盖查询所需的所有列时，就不得不每扫描一条索引记录就回表查询一次对应行，这基本都是随机IO。因此按索引顺序读取数据的速度通常比顺序的全表扫描慢。

    mysql可以使用同一个索引即满足排序，又用于查找行。如果可以的话请考虑建立这种索引。

    只有当索引列顺序和order by子句的顺序完全一致，并且所有列的排序方向(倒叙或者正序)都是一样的，mysql才能使用索引对结果做排序。如果查询需要关联多张表，只有当order by子句的字段全是第一张表时才能使用索引排序。order by 查询同时也需要满足组合索引的最左前缀，否则也不能使用索引排序。

    其实在开发中主要注意两点：

• where条件中的字段和order by中的字段能够是组合索引而且满足最左前缀。
• order by中的字段的顺序需要一致，不能存在desc,又存在asc。

    5. union all ,in,or都能够使用索引，但是推荐使用in

    如上union all 会有两次执行，而in 和or只有一次。同时看出or和in的执行计划是一样的,\

    但是我们在看一下他们的执行时间。如下图使用set profiling=1可以看到详细时间，使用show profiles 查看具体时间。下图看出or的时间0.00612000，in的时间0.00022800，差距还是很大的(测试的表数据只有200行)

union all: 查询分为了两阶段，其实还有一个union，在平时开发中必须使用到union的时候推荐使用union all，因为union中多出了distinct去重的步骤。所以尽量用union all。

    6. 范围列可以用到索引

    范围的条件：>,>=,<,<=,between

    范围列可以用到索引，但是范围列后面的列就无法用到索引了(索引最多用于一个范围列)

    比如一个组合索引age+name 如果查询条件是where age>18 and name="纪"后面的name是用不到的索引的。

曾经面试被问到不等于是否能够走某个索引，平时没有注意过也没有回答成功，这次亲自做个实验，关于结论请看文末。

    7. 强制类型转换会全表扫描

    我在employee表中定义了mobile字段是varchar类型且建立索引，我分别用数字和字符串查询.

    看看结果: 两者type是不一样的，而且只有字符串才用到索引。

如果条件的值的类型和表中定义的不一致，那么mysql会强制进行类型转换，但是结果是不会走索引，索引在开发中我们需要根据自己定义的类型输入对应的类型值。

    8. 数据区分度不高，更新频繁的字段不宜建立索引

• 索引列更新会变更B+树的，频繁更新的会大大降低数据库性能。
• 类似于性别这类(只有男女，或者未知)，不能有效过滤数据。
• 一般区分度在80%以上就可以建立索引，区分度可以使用count(distinct(列名))/count(*)

    9. 创建索引的列不允许为null，可能会得到不符合预期的结果

    也就是建立索引的字段尽量不要为空，可能会有些意想不到的问题，但是实际工作中也不太可能不为空，所以根据实际业务来处理吧，尽量避免这种情况。

    10. 当需要进行表连接的时候，最好不要超过三张表

    表连接其实就是多张表循环嵌套匹配，是比较影响性能的， 而且需要join的字段数据类型必须一致，提高查询效率。关于表连接原理后面专门写一篇吧。

    11. 能使用limit的时候尽量使用limit。

    limit的作用不是仅仅用了分页，本质作用是限制输出。

    limit其实是挨个遍历查询数据，如果只需要一条数据添加 limit 1的限制，那么索引指针找到符合条件的数据之后就停止了，不会继续向下判断了，直接返回。如果没有limit，就会继续判断。

    但是如果分页取1万条后的5条limit 10000,10005 就需要慎重了，他会遍历1万条之后取出5条，效率很低的。小技巧：如果主键是顺序的，可以直接通过主键获取分页数据。

    12. 单表索引尽量控制在5个内

    建立/维护索引也是需要代价的，也需要占用空间的。索引并不是越多越好，要合理使用索引。

    13. 单个组合索引的字段个数不宜超过5个

    字段越多，索引就会越大，占用的存储空间就越多。

索引并不是越多越好，而且索引并不需要在开始建表的时候就全部设计出来，过早优化反而不会是高效索引，需要在了解业务，根据相关业务sql做个统计权衡之后再去构建相关索引，这样考虑的更周全，建立的索引更有效和高效。

以上就是对应索引优化的小细节，希望能够帮助你写出嗖嗖的sql.

    补充

    关于不等于是否走索引的问题

    结论：只有主键会走，唯一键和普通索引都不会走。

    我在employee表中建了唯一索引employee_num和联合索引employee_num+name，结果就是下图的执行情况。

    employee表结构

CREATE TABLE `employee`  (  
`employee_id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT, 
`employee_num` varchar(30) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci NOT NULL COMMENT '员工编码',
`name` varchar(60) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci NOT NULL COMMENT '员工姓名',  
`email` varchar(60) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '电子邮件', 
`mobile` varchar(60) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '移动电话', 
`gender` tinyint(1) NOT NULL COMMENT '性别, 0: 男 1: 女',  PRIMARY KEY (`employee_id`) USING BTREE, 
INDEX `email`(`email`(11)) USING BTREE,  INDEX `employee_u1`(`employee_num`, `name`) USING BTREE,
UNIQUE INDEX `employee_u2`(`employee_num`) USING BTREE,  INDEX `employee_u3`(`mobile`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB AUTO_INCREMENT = 0 CHARACTER SET = utf8mb4 COLLATE = utf8mb4_unicode_ci COMMENT = '员工表' ROW_FORMAT = Dynamic;

employee数据如下：

INSERT INTO `sakila`.`employee`(`employee_id`, `employee_num`, `name`, `email`, `mobile`, `gender`) 

VALUES (10, '001', '员工A', '15500000001@qq.com', '15500000001', 1);
INSERT INTO `sakila`.`employee`(`employee_id`, `employee_num`, `name`, `email`, `mobile`, `gender`) 

VALUES (11, '002', '员工B', '15500000002@qq.com', '15500000002', 0);
INSERT INTO `sakila`.`employee`(`employee_id`, `employee_num`, `name`, `email`, `mobile`, `gender`)

 VALUES (12, '003', '员工C', '15500000003@qq.com', '15500000003', 0);
INSERT INTO `sakila`.`employee`(`employee_id`, `employee_num`, `name`, `email`, `mobile`, `gender`)

 VALUES (13, '004', '员工D', '15500000004@qq.com', '15500000004', 0);
INSERT INTO `sakila`.`employee`(`employee_id`, `employee_num`, `name`, `email`, `mobile`, `gender`)

 VALUES (14, '005', '员工E', '15500000005@qq.com', '15500000005', 1);
INSERT INTO `sakila`.`employee`(`employee_id`, `employee_num`, `name`, `email`, `mobile`, `gender`)

 VALUES (15, '006', '员工F', '15500000006@qq.com', '15500000006', 1);
INSERT INTO `sakila`.`employee`(`employee_id`, `employee_num`, `name`, `email`, `mobile`, `gender`)

 VALUES (16, '007', '员工G', '15500000007@qq.com', '15500000007', 0);
INSERT INTO `sakila`.`employee`(`employee_id`, `employee_num`, `name`, `email`, `mobile`, `gender`)

 VALUES (17, '008', '员工H', '15500000008@qq.com', '15500000008', 1);
INSERT INTO `sakila`.`employee`(`employee_id`, `employee_num`, `name`, `email`, `mobile`, `gender`) 

VALUES (18, '009', '员工I', '15500000009@qq.com', '15500000009', 1);
INSERT INTO `sakila`.`employee`(`employee_id`, `employee_num`, `name`, `email`, `mobile`, `gender`) 

VALUES (19, '010', '员工J', '15500000010@qq.com', '15500000010', 1);
INSERT INTO `sakila`.`employee`(`employee_id`, `employee_num`, `name`, `email`, `mobile`, `gender`) 

VALUES (20, '011', '员工K', '15500000011@qq.com', '15500000011', 1);
INSERT INTO `sakila`.`employee`(`employee_id`, `employee_num`, `name`, `email`, `mobile`, `gender`)

 VALUES (21, '012', '员工L', '15500000012@qq.com', '15500000012', 1);
INSERT INTO `sakila`.`employee`(`employee_id`, `employee_num`, `name`, `email`, `mobile`, `gender`) 

VALUES (22, '013', '员工M', '15500000013@qq.com', '15500000013', 0);
INSERT INTO `sakila`.`employee`(`employee_id`, `employee_num`, `name`, `email`, `mobile`, `gender`)

 VALUES (23, '014', '员工N', '15500000014@qq.com', '15500000014', 1);

    以上就是关于MySQL中怎样创建高效索引的介绍，上述SQL语句具有一定的参考价值，有需要的朋友可以了解看看，希望对大家学习MySQL数据库的使用有帮助，想要了解更多可以继续浏览群英网络其他相关的文章。

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